Datastrategie expert interview: vanuit een holistisch perspectief

Als datastrategie- en onderzoeksconsultant ziet Charlotte in de praktijk dat veel organisaties de wens hebben om meer ‘datagedreven’ te gaan werken, maar moeite hebben om dit in de praktijk te handen en voeten te geven. Er wordt dan snel gegrepen naar de implementatie van een tool of het maken van een dashboard, terwijl relevante factoren in de organisatie daar omheen vaak vergeten worden. Deze organisatiefactoren zijn juist vaak bepalend voor het succes van datagedreven werken. Ze deelt haar ervaringen en visie op datastrategie.

Wat is jouw definitie van datastrategie?

Het is een globaal plan met een routekaart waarin je beschrijft hoe je je data optimaal gaat gebruiken om je organisatiedoelen te bereiken. Je datastrategie vormt de leidraad om op het gebied van data van de huidige naar de gewenste situatie te komen, binnen een bepaalde tijd. Daarnaast bevat het de basisprincipes/strategische uitgangspunten voor het verzamelen, opslaan, verwerken en gebruiken van data binnen de organisatie.

Het ontwikkelen van een datastrategie begint bij de doelen en Key Performance Indicators (KPI’s) van de organisatie. Deze vertaal je in passende data-ambities: de manieren waarop data moet bijdragen aan de organisatiedoelen. Daarna breng je in kaart hoe de huidige situatie rondom datagebruik er uit ziet. Hierbij kijk je je breder dan alleen data en tools. Hoe zit het bijvoorbeeld met processen rondom dataverzameling en gebruik? Is het uitwisselen en delen van data tussen afdelingen goed georganiseerd, of zit de organisatiestructuur dit in de weg (bijvoorbeeld silovorming)? Is er voldoende en de juiste kennis aanwezig bij alle medewerkers om op alle niveaus met data om te gaan?

Vervolgens bepaal je hoe de ideale situatie rondom datagebruik er uit zou moeten zien. Ook bepaal je welke stappen je moet zetten om de data-ambities te bereiken. Daarbij maak je inzichtelijk welke onderdelen van je organisatie ze raken. Als je dit helder hebt, weet je wat je moet veranderen om je doelen te bereiken.

Met het formuleren van een datastrategie alleen ben je er nog niet. Daarna moet je deze nog implementeren. Ondertussen verandert de wereld continu. Een datastrategie is daarom geen statisch iets wat op een gegeven moment ‘af’ is. Het moet een continue cyclus zijn van formuleren, naar implementeren, naar evalueren, naar optimaliseren. Je checkt hierbij regelmatig of je ambities nog kloppen met wat je aan het doen bent. Zijn er ondertussen marktontwikkelingen die impact hebben? Dat vraagt om tijdig signaleren en bijsturen.

Wat is, in jouw ervaring, kenmerkend aan maatschappelijke organisaties die datagedreven werken?

Maatschappelijke organisaties stellen andere, vaak complexere vragen dan commerciële bedrijven. Ze vragen niet ‘Hoe kan ik de omzet verhogen?’, maar bijvoorbeeld ‘Hoe kunnen we data inzetten om het leerproces van studenten beter te begeleiden?’ Bij het zoeken naar antwoorden op zulke vragen kijk ik altijd breder dan de data en de techniek. Wat kan de organisatie met deze inzichten? Op welke onderdelen van de organisatie heeft het impact? En naar wat voor antwoord zijn ze op zoek?

Bij een data savvy organisatie kun je op een ander niveau aan de slag dan bij een organisatie die nog laag scoort op datavolwassenheid. Het begint altijd met goed onderzoek naar de huidige en gewenste situatie.

Charlotte begeleidt momenteel een datastrategietraject bij een scholengemeenschap met 2000 medewerkers en ruim 8000 leerlingen. Ze deelt haar praktijkervaringen.

Kun je ons vertellen hoe een datastrategieproject eruitziet?

De scholen binnen de scholengemeenschap die ik begeleid, verzamelen veel data. Denk hierbij aan studieresultaten van leerlingen, hun aanwezigheid en ontwikkeling. Ook is er data van docenten: bijvoorbeeld van de vormgeving van hun lessen. Dan is er ook nog data van de bedrijfsvoering, bijvoorbeeld HR, Marketing, en Finance. Er wordt daarnaast gebruik gemaakt van openbaar beschikbare data over de sociale omgeving. Denk hierbij aan de bevolkingsontwikkeling en concurrerende schoollocaties in de regio.

Binnen de scholengemeenschap was er behoefte om meer te doen met die al die data, alleen een visie hierop ontbrak. Ondertussen verwachten overheidsinstanties zoals de Onderwijsinspectie steeds meer dat scholen en de scholengemeenschap hun beleid en resultaten met data kunnen onderbouwen.

Klassiek gezien heeft een school geen capaciteit om aan al die verwachtingen te voldoen. Leraren en schoolleiding staan al onder druk. Datagedreven werken kan waarde toevoegen, maar hoe pas je het in zonder dat het de werkdruk verhoogt? Een pragmatische aanpak is in deze context essentieel. Dat betekent dat je niet altijd technisch voor het hoogst haalbare moet gaan, maar moet bekijken wat realistische doelen zijn.

Er is al een kwaliteitszorgcyclus: een manier om grip te houden op de inhoudelijke kwaliteit van het onderwijs. Hier hebben we een analyseagenda aan gekoppeld die elke school handvatten biedt om op het juiste moment analyses uit te voeren die relevante inzichten bieden gedurende het schooljaar. We maakten bij elke analyse een uitleg: wat kun je ermee, hoe voer je de analyse uit, en hoe interpreteer je de resultaten voor jouw school? Dit biedt de scholen praktische handvatten om waarde te halen uit data.

Welke uitdagingen komen hierbij op je pad?

Elke school heeft zijn eigen, unieke context. Ze hebben daarom stuk voor stuk een eigen (deeltijd) analist nodig die samen met de schoolleiding kan bepalen welke data kan helpen specifieke vragen te beantwoorden. Deze werkwijze moet echter wel centraal worden geborgd, onder andere om verschil in definities en aanpak te voorkomen. Daarom is er een data-analist die centraal werkt voor de gehele scholengemeenschap en regelmatig bij de scholen checkt hoe het gaat. Deze organiseert de uitwisseling van kennis tussen scholen, zorgt voor kruisbestuiving en houdt inloopspreekuren voor specifieke onderwerpen. Op den duur kan deze functie worden uitgebreid naar een breder datateam, waarin verschillende data-expertise bij elkaar komt.

Er zijn daarnaast veel uitdagingen op het gebied van verandermanagement. Sommige mensen vragen letterlijk ‘Waarom moet ik nu weer iets met data? Ik ben al zo druk!’ Je moet dan op zoek naar de toegevoegde waarde voor die persoon.

Vanuit de organisatie moet breed worden uitgedragen dat databewustziijn en informatiegestuurd werken belangrijke thema’s zijn. Dit moet onderdeel worden van de cultuur én de processen. Als het bestuur de schoolleiding nooit naar data vraagt, waarom zou diegene er dan iets mee doen? Het voelt dan niet urgent.

Het is dus van belang dat vanuit de leiding van de organisatie wordt uitdragen welke rol data in de organisatie gaat spelen, en wat de meerwaarde is. Waarom gaan we meer datagedreven werken? Waarom stoppen we er tijd en energie in? Hoe sluit het aan bij de belevingswereld van de mensen die er in hun werk iets mee moeten? Concrete use cases helpen om mensen enthousiast te maken over de mogelijkheden. Daarnaast wordt er veel met mensen gepraat. Ze moeten zich gehoord voelen en zien dat hun feedback serieus wordt genomen.

Welke resultaten kun je al noemen?

De marketingafdeling heeft als doel nieuwe leerlingen aan de scholen te binden. Om dit te bereiken, moeten ze bijvoorbeeld weten waar de leerlingen vandaan komen, op welke scholen ze nu zitten en waarom sommige leerlingen juist níet voor een school kiezen.

Om de marketingmedewerkers en scholen hier inzicht in te geven, koppelden we data uit de eigen administratie aan publieke data van onder andere de DUO (Dienst Uitvoering Onderwijs). Deze data werd gevisualiseerd in een PowerBI dashboard. Hierin kun je per school zien uit welke regio’s leerlingen komen, op welke basisscholen ze zaten en wat hun schooladviezen waren. Maar ook hoeveel leerlingen met datzelfde schooladvies zich níet bij een specifieke school aanmelden. Ook jaartrends en ontwikkelingen in de markt zijn te bekijken in het dashboard.

Het dashboard liet bijvoorbeeld zien dat op bepaalde basisscholen veel potentieel interessante leerlingen zitten, terwijl er op die scholen tot op heden weinig aan werving werd gedaan. Met deze kennis kan die school haar marketing & PR gerichter afstemmen op de scholen met potentie, bijvoorbeeld door daar vaker op bezoek te gaan. Belangrijk hierbij is dat ze dit afstemmen met andere scholen binnen de scholengemeenschap. Je wil immers voorkomen dat iedereen in dezelfde vijver zit te vissen.

De PR- & marketingafdeling beschikt nu over relevante informatie waarmee ze hun werk beter kunnen doen in minder tijd. Ze zetten hun marketingmiddelen effectiever in op de juiste plaatsen.

Welke tips heb je voor mensen die aan de slag willen met hun datastrategie?

1. Begin met het goed uitvragen met het ‘waarom’.

Wat is de aanleiding? En heeft iedereen het over hetzelfde?

2. Praat zoveel mogelijk met iedereen, in alle lagen van de organisatie, om te zien hoe het er echt voor staat.

Dit creëert bekendheid voor het project en draagvlak voor jou als projectleider. Het onderwerp gaat leven waardoor mensen er meer over gaan nadenken. Zo krijg je steeds meer belangrijke informatie.

3. Luister naar wat mensen zeggen, maar kijk ook naar wat ze doen.

Wat op papier is vastgelegd en wat er daadwerkelijk gebeurt, verschilt vaak.

4. Zorg voor buy in van het management.

Ze moeten er echt achter gaan staan en de consequenties willen dragen.

5. Hanteer een holistische aanpak.

Kijk niet alleen naar de data, tools en het gebruik ervan. Zoek bijvoorbeeld ook uit hoe men omgaat met privacyvraagstukken. Hebben mensen die niet direct met data werken dezelfde mate van databewustzijn? Stellen ze de juiste vragen? En kunnen ze dashboards lezen?

6. Begin met de afdeling of het team dat al het verst is en de meeste urgentie voelt.

Zie je dat dit werkt, dan kun je het uitrollen voor meerdere afdelingen. Als daar al goede voorbeelden liggen die je kunt uitbouwen, kun je die gebruiken om vaart te maken.

7. Pak het gestructureerd aan, bijvoorbeeld aan de hand van het datastrategiemodel van Digital Power.

Begin met het koppelen van je organisatie- of afdelingsdoelen aan data-ambities. Daarna kun je gestructureerd kijken naar de bodemproducten van het model. Welke data gebruiken we? Welke producten zijn er? Passen die producten bij wat we willen doen? En wat zijn de enablement factoren? Waar ligt het bijvoorbeeld aan dat dashboards niet worden gebruikt? Zijn de juiste KPI’s gesteld? En weten mensen wat ze moeten doen? Analyseer de huidige situatie, de gewenste situatie en het pad daartussen.

Welke kansen lopen organisaties mis als ze het niet doen?

Ik zie in de praktijk dat organisaties allerlei data-activiteiten ontplooien die niet bijdragen aan hun doelen. Ze willen bijvoorbeeld een Customer Data Platform omdat iedereen er een heeft of stoppen veel te veel informatie in een dashboard waardoor de gebruiker door de bomen het bos niet ziet.

Er worden veel dingen gemaakt maar niet gebruikt en veel werk wordt dus voor niks gedaan. Organisaties lopen hierbij een groot risico dat ze hun data niet optimaal inzetten om hun doelen te bereiken. Zo halen ze resultaten die ze niet aan zagen komen in plaats van dat ze aan het sturen zijn.

Wat is de status van datastrategie in Nederland nu volgens jou?

De meeste organisaties hebben geen expliciete datastrategie. Het is een vrij nieuw fenomeen. In de praktijk moet je ervoor voor zorgen dat je de koppeling maakt van organisatiedoel naar data-ambitie. Daar zit nog vaak een mismatch waardoor de verkeerde dataproducten worden ontwikkeld, óf ze worden niet gebruikt. Er is ruimte voor verbetering dus.

Hoe denk je dat de markt op het gebied van datastrategie zich zal ontwikkelen?

Er is een toenemende interesse in het onderwerp. Meer en meer organisaties denken na over wat ze precies willen met hun data en hoe ze het op een gestructureerde manier kunnen aanpakken. Ik hoop dat dit ertoe gaat leiden dat de belofte dat data alles beter gaat maken, echt wordt waargemaakt.

Ik zie de potentie, maar enkel de juiste mensen kunnen ervoor zorgen dat het kwartje de goede kant op valt. Die mensen zijn schaars. Daarom helpen we vanuit Digital Power als datapartner steeds meer bedrijven bij het formuleren en interpreteren van hun datastrategie.

Blijf op de hoogte van de laatste inzichten op het gebied van datastrategie

Dit interview is onderdeel van een serie expert interviews over datastrategie. Wil je een mailtje krijgen wanneer het volgende artikel gepubliceerd is? Meld je aan voor onze maillijst en blijf up to data.